近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型掀起了人工智能领域的新浪潮，也让通用人工智能（AGI）成为热议话题。AGI被定义为能够执行人类或其他动物能够执行的任何智力任务的智能代理，其潜力与风险引发了广泛讨论。然而，当前的大语言模型是否真的能通向AGI？AGI的未来又将如何发展？本文将结合前沿研究与专家观点，深入探讨这些问题。
大语言模型：AGI的探路者还是歧路？
大语言模型无疑是本轮AI热潮的主角，但其是否能成为通向AGI的正途仍存争议。香港中文大学副教授成宇指出，纯靠数据“喂养”的大模型智能水平难以进一步提升，未来需要探索新的编码结构。上海财经大学助理教授滕佳烨则强调，大模型的尺度定律需要像孟德尔遗传定律一样找到“自己的DNA”，才能在更多领域开枝散叶。
尽管大语言模型展现了强大的机器智能，但其与人脑智能相比仍有巨大差距。中国科学院自动化研究所研究员李国齐指出，人脑的神经元数量仅为千亿级别，功耗仅20瓦，而大模型的参数规模已远超这一水平，能耗也更高，但智能水平却远不及人脑。这提示我们，AI的发展需要借鉴人脑的复杂性。
下一代AI：脑启发与多模态智能
脑启发计算被认为是提升AI性能的重要路径。李国齐认为，增加每个单元的内生复杂性，而非单纯扩大外部规模，可能是降低能耗、提升智能的关键。清华大学副教授崔鹏则呼吁探索更聪明的学习方式，例如让AI具备更强的举一反三能力，用更少的数据实现更高的智力水平。
多模态智能同样是AGI发展的重要方向。中国人民大学副教授胡迪通过平衡训练不同模态的模型，成功让机械臂完成复杂动作。新加坡国立大学刘星昱则致力于通过跨具身形态的策略迁移，让机械手更接近人手的功能。这些研究为具身智能的发展提供了新的思路。
AGI的风险与伦理挑战
AGI的发展不仅带来技术突破，也引发了广泛的伦理与风险讨论。耶鲁大学的调查显示，42%的高管认为AI可能在5~10年内“毁灭人类”，而58%的受访者则表示不担心。Meta首席AI科学家杨立昆认为，对AI未来风险的担忧“极其荒谬”，并强调当前应更关注AI带来的实际危害，如错误信息、失业和民主威胁。
南京航空航天大学李博涵副教授在科普讲座中也指出，AGI的探索应警惕伴随而来的风险和挑战。北京大学陈宝权教授则提醒，机器寿命无限，其知识可以不断积累，未来量子计算加持下的AI智能发展可能完全超出想象。
结语：AGI的未来之路
AGI的发展之路充满机遇与挑战。从大语言模型到多模态智能，从脑启发计算到具身智能，科学界正在探索多样化的技术路径。然而，AGI的实现不仅需要技术突破，还需要建立完善的法律与监管框架，确保其发展始终服务于人类福祉。正如专家们所呼吁的，我们应尽早建立与AI的互动规则，学会与技术和谐相处，共同迎接AGI带来的全新历史机遇。
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